Kui tegemist on eksporditud mudeli teenindamisega tehisintellekti valdkonna tootmises, eriti Google'i pilve masinõppe ja serverita prognooside kontekstis, on saadaval mitu peamist valikut. Need valikud pakuvad erinevaid lähenemisviise masinõppemudelite juurutamiseks ja teenindamiseks, millest igaühel on oma eelised ja kaalutlused.
1. Pilvefunktsioonid:
Cloud Functions on Google Cloudi pakutav serverita arvutusplatvorm, mis võimaldab teil sündmustele reageerides koodi käitada. See pakub paindlikku ja skaleeritavat viisi masinõppemudelite teenindamiseks. Saate juurutada eksporditud mudeli pilvefunktsioonina ja seda HTTP-päringute abil välja kutsuda. See võimaldab teil hõlpsasti integreerida oma mudeli teiste teenuste ja rakendustega.
Näide:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Pilvejooks:
Cloud Run on täielikult hallatav serverita platvorm, mis skaleerib teie konteinereid automaatselt. Saate oma eksporditud mudeli konteinerisse paigutada ja Cloud Run'is juurutada. See tagab teie mudeli teenindamiseks järjepideva ja skaleeritava keskkonna. Cloud Run toetab ka HTTP-päringuid, muutes selle hõlpsaks integreerimise teiste teenustega.
Näide:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI platvormi ennustus:
AI Platform Prediction on Google Cloudi hallatav teenus masinõppemudelite teenindamiseks. Saate oma eksporditud mudeli juurutada rakenduses AI Platform Prediction, mis hoolitseb teie eest infrastruktuuri ja skaleerimise eest. See toetab erinevaid masinõppe raamistikke ja pakub selliseid funktsioone nagu automaatne skaleerimine ja võrguennustus.
Näide:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
Kubernetes on avatud lähtekoodiga konteinerite orkestreerimisplatvorm, mis võimaldab hallata ja skaleerida oma konteinerrakendusi. Saate oma eksporditud mudeli juurutada Kubernetese teenusena, mis pakub väga kohandatavat ja skaleeritavat juurutusvalikut. Kubernetes pakub ka selliseid funktsioone nagu koormuse tasakaalustamine ja automaatne skaleerimine.
Näide:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Need peamised valikud eksporditud mudeli tootmises teenindamiseks pakuvad paindlikkust, mastaapsust ja hõlpsat integreerimist teiste teenustega. Õige valiku valimine sõltub sellistest teguritest nagu teie rakenduse spetsiifilised nõuded, eeldatav töökoormus ja juurutusplatvormide tundmine.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning